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Selbstlernende Biogasanlagen-Steuerung soll schwankendes Solar- und Windstromangebot ausgleichen

11.02.2019

Projekt PowerLand 4.2 gestartet

Ein Forschungsverbund der Universität Hohenheim, der Hochschule Reutlingen und der Novatech GmbH will eine automatische Steuerung für Biogasanlagen entwickeln, die die schwankende Erzeugung von Sonne und Wind möglichst optimal ausgleicht und sich an der Energienachfrage orientiert.


Die Lindenhöfe der agrarwissenschaftlichen Versuchsstation der Universität Hohenheim – für diesen Standort wird die Steuerung modellhaft entwickelt und dort erprobt.

Landesanstalt für Agrartechnik und Bioenergie, Uni Hohenheim

Ein Ansatz, Wind- und Sonnenstrom durch Biogas zu ergänzen, ist die variable, bedarfsgerechte Fütterung von Biogasanlagen: Vereinfacht gesagt kommen bei hoher Stromnachfrage viele und schnell vergärbare Substrate in den Biogasfermenter, bei geringem Strombedarf wenige und langsam vergärbare.

Allerdings reagieren die Mikroorganismen in der Biogasanlage für den Ausgleich sehr kurzzeitiger Lastschwankungen zu träge auf Fütterungsumstellungen, diese Leistungsvariation soll stattdessen der Gasspeicher der Biogasanlage ermöglichen.

Schnell abbaubare Substrate wie Zuckerrübensilage oder Getreidebrei sind aber immer dann gefragt, wenn ein zu starkes Absinken des Füllstandes im Gasspeicher droht. Um diesen Ansatz zu optimieren, entwickeln die Forscher in Powerland 4.2 eine algorithmenbasierte, selbstlernende Steuerung für die Fütterungstechnik und die Stromerzeugung durch das Blockheizkraftwerk (BHKW).

Bestandteile der Steuerung werden selbstlernende Prognosemodelle sein, die für jeweils 48 Stunden den Strombedarf und die Solar- und Windstromerzeugung in einem bestimmten Versorgungsgebiet vorhersagen können. Diese Daten fließen dann in eine intelligente Biogasanlagensteuerung ein, die die notwendigen Substratmengen berechnen und den Fermentern automatisch zuführen kann.

Insgesamt soll die Steuerung mit Hilfe heuristischer Algorithmen permanent den optimalen Zustand zwischen den Anforderungen Strom- und Wärmebedarf und einem effizienten Betrieb mit hohem Volllastanteil ermitteln.

In Powerland 4.2 wird sie grundsätzlich für einen stromoptimierten Betrieb der Biogasanlage ausgelegt, d.h. die Priorität liegt auf einem möglichst hohen Grad bei der erneuerbaren Stromversorgung der Abnehmer.

Doch der Bedarf eines mit der BHKW-Abwärme versorgten Wärmenetzes stellt einen begrenzenden Faktor dar: Ist der Wärmespeicher leer, muss das BHKW anlaufen, auch wenn gerade kein Strom benötigt wird. Hier erweist sich die Struktur der Erneuerbaren in Süddeutschland als vorteilhaft:

In Bayern und Baden-Württemberg dominieren im ländlichen Raum Biogas- und Photovoltaik(PV)-Anlagen. Die Jahreslastkurve der PV-Anlagen mit einem starken Peak im Sommer lässt sich im Winterhalbjahr, wenn auch der Wärmebedarf hoch ist, optimal durch eine verstärkte Erzeugung von Biogasstrom und –wärme ausgleichen.

Die Steuerung wird zunächst modellhaft für den Standort Lindenhöfe entwickelt und dort erprobt. Die Lindenhöfe gehören zur agrarwissenschaftlichen Versuchsstation der Universität Hohenheim und verfügen über eine Biogas- und eine PV-Anlage sowie über ein internes Wärme- und Stromnetz. Der Jahresenergiebedarf der Lindenhöfe entspricht in etwa dem eines 150-Einwohner-Dorfes. Damit ist die Steuerung später problemlos auf ähnliche Standorte im ländlichen Raum deutschlandweit übertragbar.

Das Vorhaben „PowerLand 4.2 – Smart and Innovative Land Power Systems“ wird vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) über den Projektträger Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V. (FNR) gefördert. Informationen und Ansprechpartner zu den drei Teilvorhaben stehen auf fnr.de unter den Förderkennzeichen 22404717, 22404618 und 22404718 zur Verfügung.

Pressekontakt:
Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e.V.
Nicole Paul
Tel.: +49 3843 6930-142
Mail: n.paul@fnr.de

Weitere Informationen:

https://www.fnr.de/index.php?id=11150&fkz=22404717
https://www.fnr.de/index.php?id=11150&fkz=22404618
https://www.fnr.de/index.php?id=11150&fkz=22404718

Dr. Torsten Gabriel | idw - Informationsdienst Wissenschaft

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